The microbiota–gut–brain axis: learning from intestinal bacteria?
Notice bibliographique
Résumé
The intestinal microbiota is a diverse and dynamic ecosystem,1 which has developed a mutualistic relationship with its host and plays a crucial role in the development of the host's innate and adaptive immune responses.2 This ecosystem serves the host by protecting against pathogens, harvesting otherwise inaccessible nutrients, aiding in neutralisation of drugs and carcinogens, and affecting the metabolism of lipids.3 Gut bacteria modulate intestinal motility, barrier function and visceral perception.4 An interaction between the intestinal microbiota and the central nervous system (CNS) may seem difficult to conceive at first sight, but clinicians are well aware of the benefit of oral antibiotics and laxatives in the treatment of hepatic encephalopathy.5 Data accumulated from animal studies indicate that there is central sensing of gastrointestinal infections. For example, acute infection with Campylobacter jejuni results in anxiety-like behaviour and rapid activation of vagal pathways prior to onset of immune responses,6 while chronic Helicobacter pylori infection in mice leads to abnormal feeding behaviour and upregulation of tumour necrosis factor α (TNFα) in the median eminence of the hypothalamus.7 Rapid and sustained gut–brain communication may confer a significant advantage to the host, as central activation in response to changes in commensals or pathogens would allow better control of gut function and immunity. How does the intestinal microbiota …
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».